【摘 要】
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锂离子电池凭借着自身优势被广泛的应用于新能源领域,作为电动汽车、通讯设备等系统的供电核心部件,电池的健康状态（State of Health,SOH）与剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）受到了广泛的关注。正确估计锂离子电池的SOH和RUL,确保能够及时更换电池,有助于维持整个系统的稳定性与可靠性。鉴于在实际工况下很难建立准确的退化机理模型来预测锂离子电池的状态,所以
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锂离子电池凭借着自身优势被广泛的应用于新能源领域,作为电动汽车、通讯设备等系统的供电核心部件,电池的健康状态（State of Health,SOH）与剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）受到了广泛的关注。正确估计锂离子电池的SOH和RUL,确保能够及时更换电池,有助于维持整个系统的稳定性与可靠性。鉴于在实际工况下很难建立准确的退化机理模型来预测锂离子电池的状态,所以本文采用融合数据驱动方法,将神经网络与信号分解应用于锂离子电池的SOH和RUL预测中,主要研究内容如下:首先,设计锂离子电池循环充放电实验,并通过GN-CD30V10A硅能测量仪采集电池实验数据,为避免实验数据单一化无说服力,选择NASA公开数据集与实验数据集为SOH与RUL预测提供数据支持。其次,针对侵入式容量测量方法会破坏电池的问题,通过对国内外锂离子电池状态研究中所选取的健康因子进行分析,从电池退化数据中选择6个包含退化特征的参数,基于栈式自编码器（Stacked Auto-Encoder,SAE）的方法估计容量。再次,给出基于长短期神经网络（Long Short Term Memory,LSTM）的锂离子电池SOH估计方法,结合SAE输出的前半段估计容量,搭建SAE-LSTM间接预测模型,以克服现有SOH预测模型精度低、建模复杂等问题,并设计对比实验验证该模型的有效性。最后,建立基于经验模态分解与改进后的GRU神经网络相结合的融合型RUL预测方法,考虑到锂离子电池寿命退化时存在容量再生现象,忽视容量再生进行预测会对结果准确性产生影响,采用EMD（Empirical Mode Decomposition,EMD）和VMD（Variational Modal Decomposition,VMD）方法对电池数据进行多尺度分解,将估计容量信号分解为全局衰退分量和局部再生分量,门控循环神经网络（Gate Recurrent Unit,GRU）对寿命退化数据有很好的预测能力,为避免其在训练过程中由传统的梯度下降算法带来的振荡问题,本文采用具有较强全局寻优能力的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）替代传统的梯度下降算法对GRU神经网络神经元个数、迭代次数、dropout三个参数进行寻优,并搭建基于SAE-EMD-PSO-GRU模型预测锂离子电池的剩余使用寿命,设计不同方法预测实验与不同起点预测实验。对本文所提方法在实验数据集与NASA公开数据集上进行验证,基于SAE估计的容量与实际容量间的相关性系数均在0.95之上;在锂离子电池健康状态预测方法研究中,所提的SAE-LSTM预测精度比同类型的SAE-RNN和RNN预测模型更高,曲线拟合度更好;在剩余使用寿命预测方法研究中,经不同模型预测实验与不同预测起点预测实验验证,所提SAE-EMD-PSO-GRU模型能够有效提高剩余寿命的预测精度与稳定性,取得了较为理想的预测效果。图[60]表[11]参[80]
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